物聯網（IoT）相關的技術與概念，為產業界帶來一波波的新浪潮。萬物聯網的世界，讓市場對此充滿想象，從制造業、物流、零售、醫療、交通、安防等不同的應用領域，讓基于物聯網所衍生出的不同產業連網應用，在不同領域中掀起不同程度的風暴。不過，業者強調，在不同連網應用中，數據是最為關鍵的部分，如果數據不正確，則后續的一切都只會變成，Garbage in、Garbage out的結果。

　　對于數據在物聯網產業應用上的重要性，早在2018年時，鴻海創辦人郭臺銘就曾對外以「關鍵有效微觀納米海量大數據乃新能源」的對聯來宣告數據的重要性。當時，市場上對于數據的概念還相當模糊，很多機器設備甚至都還沒有演進到數碼化、網絡化及平臺化的階段，但是在云端運算、大數據及物聯網等風潮的一波波帶動下，要有數據才有后續的發展。

　　只是對于郭臺銘強調的關鍵、有效、微觀、納米、海量等對于數據本身要求的條件，許多業者都還不太了解。在市場帶動下，一味的進行數據的擷取、累積。

　　相關業者指出，以物聯網為基礎的產業智能化發展，確實是需要大量的數據作為基礎，但是更重要的是業者必須要了解自己所面臨的問題是什么，想解決的問題是什么，是要提升產能、提高良率還是確認設備維修保養時間？因為不同的問題，需要的推演過程、數據來源不同，如果無法提供正確的數據，再精細詳盡的算法，也無法得到正確的結論。

　　業者舉例指出，如果要訓練算法判定車子是什么，最好的方式就是直接提供大量各式各樣車子的數據；當然，也可以提供各種不是車子的數據，讓算法去學習，但是兩者相比，所需要的數據量與學習時間，將會是截然不同的兩種等級。

　　業者認為，一旦過于強調數據數量的重要性，卻沒有同時宣導對于數據質量方面的要求，將會讓部分對問題定義不清的業者，在投入大量數據擷取搜集累積之后，卻發現對整體產生的效益有限，進而將會影響到產業的整體發展。

　　所以，在導入智能化之前，一定要先確認自己要解決的問題是什么，需要的數據有哪里些。從正確的地方，在正確的時間取得正確、有效的大量數據，對于解決問題才能有正面的幫助。否則盲目的大量擷取不必要的數據，雖然看似投入很多的相關建置，但是最終將落得Garbage in、Garbage out的結果。